ri 0 1 2 3 4 5 6 p(ri) 0.05 0.1 0.25 0.2 0.15 0.2 0.05

根据给出的数据，我们可以绘制出该离散随机变量的概率质量函数（PMF）如下：

| ri | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| p(ri) | 0.05 | 0.1 | 0.25 | 0.2 | 0.15 | 0.2 | 0.05 |

接下来，我们可以绘制该随机变量的直方图，如下图所示：

      |
      |                   *
      |         *         *           *
      |   *     *     *   *     *     *
      |   *     *     *   *     *     *
      |___*_____*_____*___*_____*_____*___
      0  1     2     3   4     5     6

其中，横轴为随机变量 ri 的取值，纵轴为对应取值的概率 p(ri)。每个取值对应的概率可以用图中的“*”表示。

此外，我们还可以计算该随机变量的期望值和方差。期望值的计算公式为：

E(ri) = Σ[ri * p(ri)]

代入上述数据，可得：

E(ri) = (0*0.05) + (1*0.1) + (2*0.25) + (3*0.2) + (4*0.15) + (5*0.2) + (6*0.05) = 2.75

因此，该随机变量的期望值为 2.75。方差的计算公式为：

Var(ri) = E[(ri - E(ri))^2]

代入上述数据，可得：

Var(ri) = [(0-2.75)^2*0.05] + [(1-2.75)^2*0.1] + [(2-2.75)^2*0.25] + [(3-2.75)^2*0.2] + [(4-2.75)^2*0.15] + [(5-2.75)^2*0.2] + [(6-2.75)^2*0.05] = 2.3875

因此，该随机变量的方差为 2.3875。